強化された BigQuery データ キャンバスでデータから分析情報への変換をスピードアップ
BigQueryデータキャンバスの強化版に関する記事です。Geminiを活用したAIアシスタント機能により、自然言語でデータ分析や可視化を効率的に行えるようになります。データ分析の民主化を目指し、誰もがBigQueryデータを活用しやすくする機能強化を謳っています。データ分析のプロフェッショナルやビジネスユーザーを対象とした記事です。
グーグル・クラウド・ジャパン合同会社
ぐーぐるくらうどじゃぱん
法人代表者名: 平手 智行
法人番号: 6010003022051
証券コード: -
事業概要: -
郵便番号: 1500002
本社所在地: 東京都渋谷区渋谷3丁目21番3号渋谷ストリーム
従業員数: -
従業員数(男性): -
従業員数(女性): -
創業: 2015-06-17
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概要: Google Cloud の Looker プラットフォームにおける会話分析機能の強化について説明しています。従来のBIツールが抱える複雑さを解消し、自然言語によるデータ分析を可能にすることで、より多くのユーザーがデータ活用できるようになると述べています。 対象読者: データ分析に興味のあるビジネスユーザーやデータアナリスト、データサイエンティスト Google Cloud を利用する企業の従業員 Looker のユーザー 詳細: この機能により、SQLの知識がなくても、自然言語でデータにアクセス・分析できるようになります。質問に基づいて、より詳細な分析情報も得られます。また、データアナリストやデベロッパーもサポートされます。
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BigQuery の新しいデータエンジニアリングエージェントが、データパイプラインの自動化に役立ちます。 データパイプラインの構築、管理、トラブルシューティングの課題を解決し、データチームの生産性を向上させることを目的としたソリューションです。 データエンジニア、データアナリスト、データサイエンティストに向けた記事です。
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Google Cloudのグローバルネットワークのアーキテクチャを解説する記事です。AI時代のネットワークにおける課題と、Googleが取り組むための4つのアーキテクチャ原則(スケーラビリティ、信頼性、インテント主導型プログラマビリティ、自律型ネットワーキング)とその実現方法について解説しています。 ネットワークエンジニアや、インフラアーキテクト、SREなど、Google Cloudのネットワークに関わる技術者に向けた記事です。 AI時代のグローバルネットワークの課題と解決策に関する技術的な理解を深めたい読者におすすめです。
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